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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蔡文福
研究生(外文):TsaibWen-Fure
論文名稱:可調式穩壓器LM305之Pspice巨觀模型
論文名稱(外文):A PSpice Macromodel for the LM305 Adjustable Voltage Regulator
指導教授:王秀仁王秀仁引用關係
指導教授(外文):Wang Show-Ran
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:電子工程技術研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1998
畢業學年度:86
語文別:中文
中文關鍵詞:可調式穩壓器巨觀模型
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電源供應器被廣泛地應用在各種電子系統,而穩壓器在電流供應器所佔的角色更是舉足輕重。然而隨著輸入電壓、輸出電流的改變及環境溫度的不同,穩壓器的輸出便會跟著作變化,因此分析其各種特性是相當重要的。電腦輔助電路設計(Computer-Aided Circuit Analysis)的模擬軟體中,SPICE(Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis)又相當地受到喜愛,但對複雜的電路而言,用SPICE的傳統分析方法不僅需要得知IC內的規格,且又得花掉大半時間,著實令人卻步。所以只要求輸出接腳特性的類比行為模型(Behavioral-level Macromodels)就成了最佳的選擇。對可調式穩壓器而言,由於又須考慮外部電路的不同及較多的接腳,其模型的建立更顯不易。 在本研究中,將以LM305系列IC為例,提出一個設計可調式穩壓器的設計程序,而此設計程序是完全根據量測之數據而得到的結果,即是完全的類比行為模型。其中並嘗試找出設計負載調整率的通用法則,以供設計者參考。 在本論文中,首先介紹穩壓器的種類與差異,然後將整體的可調式穩壓器分割為數個方塊,建立起功能方塊之子模型(Submodel),再予以結合為整體系統之巨觀模型。經過一番討論之後,將模擬的結果與量測值作一比較,以驗証其結果。

Power Supplies are used in miscellaneous electronic systems and the voltage regulator is an essential part for them. The output characteristics of a voltage regulator will vary as the input voltage, the output current, and the ambient temperature. Therefore, the analysis of these characteristics of voltage regulators are important. Nowadays, SPICE is the most popular electronic circuit simulation program. It is troublesome when the internal structure and the parameter values of IC must be accessed and the traditional circuit level analyses consume CPU time. In order to avoid those defects and to get a good approximate solution, the Behavioral-level macromodel which just focus on terminal characteristics is the best choice. The macromodel of adjustable voltage regulator is harder to create than other regulators , because it has more pins and uses external circuits. In this research, a procedure for constructing a macromodel based on the measured data of LM305 series IC will be presented. And a general rule to fit simultaneously the load regulation and the temperature effect is done for industrial designers.In this thesis, the voltage regulator was first partioned into several functional blocks and each functional block was built as submodels. Then, submodels were combined into the require macromodel. Finally, simulation results are compared with measured data, and they fit well each other.

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